Der Data Science Master an der Technischen Universität Hamburg richtet sich an Studierende, die ihre im Bachelor erworbenen quantitativen und informatischen Grundlagen mit Praxiserfahrung im Unternehmen verzahnen möchten. Die duale Studienform bedeutet, dass Theoriephasen an der Hochschule in Hamburg mit Arbeitsphasen bei einem Partnerunternehmen abwechseln – ein Modell, das direkten Praxistransfer ermöglicht und gleichzeitig wissenschaftliche Tiefe sichert.
Inhaltlich stehen statistische Modellierung, maschinelles Lernen, Datenmanagement und die Fähigkeit, aus komplexen Datensätzen belastbare Erkenntnisse abzuleiten, im Zentrum. Der Studiengang ist zulassungsfrei, was den Einstieg erleichtert, ersetzt aber nicht die Notwendigkeit einer soliden mathematisch-informatischen Vorbildung, die im dualen Format parallel zur Berufstätigkeit vertieft werden muss.
46 Module · 180 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Vermittlung von Kompetenzen wie Eigenverantwortlichkeit, Selbstführung und Zusammenarbeit sowie persönliche Leitungsfähigkeit für Ingenieurinnen und Ingenieure durch ein studiengangsübergreifendes Angebot aus Kulturwissenschaften, Gesellschaftswissenschaften, Kunst, Kommunikation und Soft Skills.
Vermittlung von zahlentheoretischen Modellen der Kryptographie, Struktur von Restklassenringen und endlichen Körpern, algebraischen Strukturen und combinatorischen Strukturen sowie Grundlagen der linearen Codes.
Grundlagen der prozeduralen Programmierung mit Vermittlung von Sprachkonstrukten, Datentypen, Kompilation und Softwaredesignkonzepten sowie praktische Entwicklung strukturierter Programme.
Breiter Überblick über das Wissenschaftsgebiet Data Science mit grundlegenden Begriffen, Konzepten, historischem Kontext und aktuellen Anwendungsbeispielen.
Grundlagen der Analysis und Linearen Algebra einschließlich Konvergenz, differenziierbare Funktionen, Mittelwertsätze und Taylor-Reihen.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Technische Universität Hamburg. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Der Data Science Master an der Technischen Universität Hamburg positioniert sich als anwendungsorientiertes Programm, das methodisches Rüstzeug aus Statistik und Informatik mit der unmittelbaren Einbindung in ein Unternehmen kombiniert. Das duale Format unterscheidet sich damit deutlich von klassischen Vollzeit-Masterstudiengängen.
Studierende bewegen sich fortlaufend zwischen akademischer Reflexion und operativer Datenarbeit, was den Studiengang besonders für jene attraktiv macht, die frühzeitig berufliche Verantwortung übernehmen wollen.
Im Zentrum stehen fortgeschrittene Verfahren des maschinellen Lernens, statistische Modellierung, Datenmanagement sowie die Aufbereitung und Interpretation großer, oft heterogener Datenmengen. Die Praxisphasen im Unternehmen ergänzen die theoretische Ausbildung um konkrete Fragestellungen aus der jeweiligen Branche des Partnerunternehmens.
Da der Studiengang unter dem Titel Data Science Master geführt wird, liegt der Schwerpunkt konsequent auf datengetriebenen Methoden, weniger auf reiner Softwareentwicklung oder klassischer Betriebswirtschaft.
Geeignet ist der Studiengang für Personen mit einem quantitativ ausgerichteten Bachelorabschluss, die Interesse an Datenanalyse mitbringen und bereit sind, Studium und Berufstätigkeit parallel zu organisieren. Die zulassungsfreie Struktur senkt die formale Eintrittsschwelle, verlangt aber Eigeninitiative bei der Suche nach einem passenden Partnerunternehmen.
Wer klare Strukturen und eine enge Verzahnung von Theorie und Praxis sucht, findet im dualen Format einen passenden Rahmen; wer lieber vollständig akademisch arbeitet, sollte alternative Vollzeitformate prüfen.
Absolventinnen und Absolventen positionieren sich im Berufsfeld der Informatik mit Schwerpunkt Datenanalyse und finden Einstiegsmöglichkeiten in Unternehmen unterschiedlicher Branchen, die datenbasierte Entscheidungsprozesse etablieren wollen.
Die duale Praxiserfahrung wirkt sich in der Regel positiv auf den Berufseinstieg aus, da bereits während des Studiums Kontakte und Kompetenzen im konkreten betrieblichen Kontext aufgebaut werden.
Die Technische Universität Hamburg bietet mit dem Standort Hamburg ein Umfeld, in dem technische und wirtschaftliche Akteure eng zusammenarbeiten, was die Suche nach Praxispartnern für das duale Studium erleichtert.
Das Format erfordert Organisationsgeschick, da Studien- und Arbeitszeiten koordiniert werden müssen – ein Aspekt, der vor der Einschreibung realistisch eingeschätzt werden sollte.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Für diesen Studiengang liegt uns keine NC-Grenze vor. Im Studiengang-Match siehst du anhand deiner Note, wie gut du passt, alternativ direkt beim Anbieter prüfen.
An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | auf Anfrage |
| Semesterbeitrag | ca. 250 bis 350 € / Semester |
| Enthalten | u. a. Semesterticket & Studierendenwerk |
Richtwerte – den genauen Semesterbeitrag nennt die Hochschule.
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
Findest du innerhalb von 6 Monaten nach deinem Abschluss keinen Job, übernehmen wir dein professionelles Jobcoaching – so lange, bis du einen hast.
Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Der Weg vom dualen Studienabschluss in die Data-Science-Praxis verläuft meist über mehrere klar unterscheidbare Karrierestufen.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Die Rolle von Data Scientists verändert sich mit fortschreitender Automatisierung spürbar, ohne den menschlichen Beitrag obsolet zu machen.
Generative KI und automatisierte Analysetools verschieben Aufgaben innerhalb der Data-Science-Praxis, statt sie vollständig zu ersetzen.
Kompetenzen wie Modellbewertung und Datenaufbereitung werden direkt im Modul Data Science Master vermittelt und in den Praxisphasen angewendet.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Hamburg, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
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Kurzprofil der Technische Universität Hamburg – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer sich für den dualen Data Science Master entscheidet, sollte bedenken, dass die parallele Organisation von Theorie- und Praxisphasen zeitlich fordernd ist und die Wahl des Partnerunternehmens maßgeblich den Praxisschwerpunkt des Studiums prägt – eine sorgfältige Vorabklärung lohnt sich.
Wer eine klare Trennung zwischen Studium und Beruf bevorzugt oder wenig Erfahrung mit selbstorganisiertem Lernen hat, sollte die Anforderungen des dualen Formats realistisch prüfen.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, was jedoch eine solide fachliche Vorbildung nicht ersetzt.
Theoriephasen an der Hochschule wechseln sich mit Praxisphasen in einem Partnerunternehmen ab, sodass Studieninhalte direkt in betriebliche Projekte einfließen.
Der Abschluss öffnet Türen im Berufsfeld der Informatik mit Schwerpunkt Datenanalyse, insbesondere in Unternehmen, die datenbasierte Entscheidungen treffen wollen.
In dualen Studiengängen ist es üblich, dass Studierende aktiv nach einem passenden Praxispartner suchen, oft unterstützt durch Kontakte der Hochschule.
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